ما هو JSON Prompting ولماذا يتحدث الجميع عنه؟

يتحدث الجميع عن مطالبات JSON كما لو كانت الشيء الكبير القادم في مجال الذكاء الاصطناعي.

انظر، هنا الصفقة.

كما هو الحال مع أي تقنية ذكاء اصطناعي "ثورية" أخرى يتم الترويج لها، فإن توجيه JSON ليس الحل الوحيد. إنه مجرد طريقة واحدة لهيكلة مدخلات الذكاء الاصطناعي وسياقه - يمكنك أيضًا استخدام XML أو Markdown أو تنسيقات أخرى.

الاختراق الحقيقي ليس في JSON تحديدًا، بل في أن المدخلات المنظمة تتفوق على المدخلات غير المنظمة. في كل مرة.

لكن JSON هو التنسيق الأسرع انتشارًا، ولسبب وجيه. لذا، هذا ما سنتناوله اليوم.

مشكلة استخدام الذكاء الاصطناعي في الوقت الحالي

فكر في المرة الأخيرة التي حاولت فيها جعل ChatGPT أو Claude يفعل شيئًا محددًا.

ربما أردتَ تحليل تعليقات العملاء واستخلاص المواضيع الرئيسية. لذا كتبتَ شيئًا مثل: "يرجى مراجعة تعليقات العملاء هذه وتحديد القضايا الرئيسية التي يناقشونها، وتصنيفها حسب الفئات، مع ذكر عدد مرات ذكر كل قضية".

يبدو واضحا بما فيه الكفاية، أليس كذلك؟

ولكن هذا ما يجب على الذكاء الاصطناعي اكتشافه:

• ما الذي يعتبر "قضية رئيسية" مقابل قضية ثانوية؟
• ما هي الفئات التي ينبغي استخدامها؟
• كيف ينبغي تنسيق الإخراج؟
• هل يجب أن يتضمن اقتباسات مباشرة؟
• ما مدى التفصيل الذي ينبغي أن يكون عليه التحليل؟

يملأ الذكاء الاصطناعي كل هذه الفجوات بالتخمينات. أحيانًا يُصيب، وأحيانًا لا. لهذا السبب تحصل على نتائج مختلفة تمامًا في كل مرة تُشغّل فيها نفس المُوجّه.

أدخل مطالبة JSON

JSON (ترميز كائنات جافا سكريبت) ليس جديدًا، فهو موجود منذ أوائل القرن الحادي والعشرين. إنه ببساطة طريقة لتنظيم المعلومات بحيث يسهل على البشر وأجهزة الكمبيوتر قراءتها.

وهذا هو الشكل الذي يبدو عليه طلب تعليقات العملاء نفسه بتنسيق JSON:

{
  "task": "analyze_customer_feedback",
  "analysis_type": "thematic",
  "output_structure": {
    "themes": {
      "include": ["theme_name", "frequency_count", "severity_rating"],
      "minimum_mentions": 3
    },
    "categories": ["product_issues", "service_issues", "pricing", "feature_requests"],
    "include_quotes": true,
    "max_quotes_per_theme": 2
  }
}

هل لاحظت الفرق؟ كل قرار واضح. لا حاجة للتخمين.

لماذا أصبح توجيه JSON أمرًا بالغ الأهمية الآن

اجتمعت ثلاثة أشياء لتجعل مطالبة JSON ذات أهمية فجأة:

1. تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحليل البيانات المنظمة: لقد شاهد خبراء ومتخصصو إدارة المشاريع الحديثون ملايين أمثلة JSON في تدريبهم. إنهم يفهمون التنسيق بشكل جوهري، وهم يتحسن كل عام.
2. أدرك الناس أن اللغة الطبيعية لها حدود: بعد مرور عام من دروس الهندسة السريعة، اكتشف المستخدمون أن أي قدر من الصياغة الدقيقة لا يتفوق على البنية الواضحة.
3. أصبح الاتساق أمرا بالغ الأهمية: مع بدء الشركات في استخدام الذكاء الاصطناعي في العمل الحقيقي - وليس فقط للتجارب - فقد احتاجت إلى مخرجات يمكن التنبؤ بها.

لا يقتصر JSON على تنسيق مطالباتك بشكل مختلف فحسب، بل يشمل أيضًا التفكير بطريقة مختلفة في تفاعل الذكاء الاصطناعي.

عند استخدام JSON، فأنت لا تُجري محادثة، بل تُقدّم مواصفات. وهذا التغيير يُغيّر كل شيء.

دعني أريك ما أقصده.

التوجيه التقليدي مقابل التوجيه بتنسيق JSON

لنفترض أنك تقوم بإنشاء دليل نجاح العملاء وتحتاج إلى الذكاء الاصطناعي للمساعدة في هيكلته.

التوجيه التقليدي: "أنشئ دليل نجاح العملاء لمنتجنا SaaS، يشمل استراتيجيات الدمج والاعتماد والاحتفاظ. تأكد من تضمين الجداول الزمنية والمقاييس الرئيسية وخطوات العمل لكل مرحلة."

نهج JSON:

{
  "task": "create_customer_success_playbook",
  "product_type": "SaaS",
  "stages": [
    {
      "name": "onboarding",
      "timeline": "days_0_to_30",
      "required_elements": ["checklist", "metrics", "team_responsibilities", "customer_milestones"]
    },
    {
      "name": "adoption", 
      "timeline": "days_31_to_90",
      "required_elements": ["usage_targets", "training_schedule", "success_indicators", "escalation_triggers"]
    },
    {
      "name": "retention",
      "timeline": "days_91_plus",
      "required_elements": ["health_score_factors", "renewal_process", "expansion_opportunities", "risk_mitigation"]
    }
  ],
  "format_requirements": {
    "max_items_per_checklist": 7,
    "metric_format": "specific_number_with_timeframe",
    "tone": "actionable_and_direct"
  }
}

مع التوجيه التقليدي، قد تحصل على دليل عام يغفل نصف ما تحتاجه. أما مع JSON، فستحصل على ما حددته بالضبط، مُهيكلًا كما تريد.

هندسة السياق باستخدام JSON

وهنا حيث يصبح الأمر مثيرا للاهتمام حقا.

ينطبق المبدأ نفسه على كيفية تزويد الذكاء الاصطناعي بالسياق. فبدلاً من تفريغ فقرات من المعلومات الأساسية، يمكنك تنظيمها.

على سبيل المثال، بدلًا من كتابة: "تبيع شركتنا برامج إدارة المشاريع للشركات متوسطة الحجم. نركز على سهولة الاستخدام وإمكانية التكامل. منافسونا الرئيسيون هم Asana وMonday.com. قيمتنا الفريدة تكمن في ميزات الأتمتة المتقدمة لدينا."

يمكنك تنظيمه على النحو التالي:

{
  "company_context": {
    "product": "project management software",
    "target_market": {
      "segment": "mid-market",
      "company_size": "50-500 employees"
    },
    "key_differentiators": [
      "ease of use",
      "integration capabilities",
      "advanced automation"
    ],
    "competitors": ["Asana", "Monday.com"],
    "positioning": "enterprise features at mid-market pricing"
  }
}

الآن، يمكن لكل مطالبة تكتبها أن تشير إلى هذا السياق المنظم بشكل واضح ومتسق.

عندما تقوم بتنظيم مدخلاتك بهذه الطريقة، يحدث شيء سحري: تصبح مطالباتك قابلة لإعادة الاستخدام والمشاركة.

بدلاً من إعادة كتابة التعليمات في كل مرة، يمكنك إنشاء قوالب:

{
  "task": "competitive_analysis",
  "competitor": "[COMPETITOR_NAME]",
  "aspects_to_analyze": ["features", "pricing", "target_market", "weaknesses"],
  "our_product": "[REFERENCE: company_context.product]",
  "output_format": "comparison_table"
}

ما عليك سوى تغيير اسم المنافس وإعادة تشغيله. نفس الهيكل، وتحليل مختلف، ونتائج متسقة.

مطالبة JSON ليست تقنية

إليك ما يفاجئ الجميع: لا تحتاج إلى أن تكون خبيرًا في التقنية لاستخدام JSON بشكل فعال.

في الواقع، غالبًا ما يكون أداء الأشخاص غير التقنيين أفضل لأنهم لا يُبالغون في التفكير، بل يعتبرونه وسيلةً لتنظيم المعلومات بوضوح.

فكر في كيفية تنظيم المعلومات بشكل طبيعي:

• تحتوي قوائم التسوق على فئات (المنتجات، ومنتجات الألبان، وما إلى ذلك)
• تتضمن أجندات الاجتماعات مواضيع وتخصيصات زمنية
• تتضمن خطط المشروع مراحل ومخرجات

JSON هو مجرد وضع علامات على هذا التنظيم الطبيعي.

الأخطاء التي يرتكبها الناس عند البدء:

1. تعقيد الأمر بشكل مفرط: لا تحتاج إلى هياكل متداخلة بعمق خمسة مستويات. ابدأ ببساطة.
2. محاولة تحويل كل شيء إلى JSON: بعض المهام لا تحتاج إلى هيكلية. "اكتب عنوانًا جذابًا" لا يحتاج إلى JSON.
3. إن نسيان الذكاء الاصطناعي لا يزال بحاجة إلى السياق: يساعد الهيكل، ولكنك لا تزال بحاجة إلى تقديم المعلومات الصحيحة.

كيفية بدء مطالبة JSON

ابدأ بمهمة محددة تُكررها. لنفترض أنك تُنشئ ملخصات اجتماعات.

الخطوة 1: قم بإدراج ما تحتاجه

• القرارات الرئيسية المتخذة
• بنود العمل مع المالكين
• مواعيد المتابعة
• المواضيع التي تمت مناقشتها

الخطوة 2: هيكلتها

{
  "task": "meeting_summary",
  "meeting_date": "2024-07-28",
  "attendees": ["list_names_here"],
  "summary_components": {
    "decisions": {
      "format": "bullet_points",
      "include": ["decision", "rationale", "impact"]
    },
    "action_items": {
      "format": "table",
      "columns": ["task", "owner", "due_date", "priority"]
    },
    "discussion_topics": {
      "format": "brief_paragraphs",
      "max_length": "3_sentences_each"
    }
  }
}

الخطوة 3: استخدمها مع أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك

معظم أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة (مثل ChatGPT وClaude وغيرها) تفهم JSON تلقائيًا. ما عليك سوى لصقها.

إلى أين يتجه كل هذا؟

نحن ننتقل من عصر الهندسة السريعة لبناء الهندسة.

إن الأشخاص الذين يفهمون هذا التحول يقومون ببناء:

• قوالب قابلة لإعادة الاستخدام للمهام الشائعة
• قواعد المعرفة المنظمة التي يمكن للذكاء الاصطناعي الرجوع إليها
• مخرجات متسقة يمكنهم الاعتماد عليها
• أنظمة قابلة للتوسع إلى ما هو أبعد من المهام الفردية

لا يزال الجميع يلقون الفقرات على الذكاء الاصطناعي ويأملون في الأفضل.

عندما يتم تنظيم مدخلاتك:

• مخرجاتك يمكن التنبؤ بها
• عملياتك قابلة للتكرار
• نتائجك احترافية
• لقد أصبح لديك وقت فراغ للتفكير الفعلي

الخط السفلي

توجيه JSON ليس مهارة تقنية، بل مهارة تفكير.

الأمر يتعلق بالوضوح بدلًا من انتظار تخمينات الذكاء الاصطناعي الصحيحة. الأمر يتعلق بالهيكلة بدلًا من الفوضى. الأمر يتعلق ببناء الأنظمة بدلًا من الحوار.

وفي عالم يستخدم فيه الجميع نفس أدوات الذكاء الاصطناعي، فإن الأشخاص الذين ينظمون تفكيرهم هم الذين يفوزون.

ابدأ بمهمة واحدة. نظّمها. اختبرها. ثم شاهد كيف تُحسّن نتائج الذكاء الاصطناعي لديك.

لأنه بمجرد أن ترى الفرق، سوف تتساءل لماذا لا يفعل الجميع هذا حتى الآن.

(المفسد: سوف يكونون هناك. أنت فقط تصل إلى هناك أولاً.)

الأسئلة الشائعة (المطالبة بـ JSON)

كيف يعمل JSON على تحسين دقة استجابات الذكاء الاصطناعي؟

يزيل JSON الغموض من خلال وضع علامة صريحة على كل قطعة من المعلومات، وبالتالي لا يتعين على الذكاء الاصطناعي تخمين ما تقصده - فهو يعرف بالضبط ما تمثله كل نقطة بيانات وكيفية استخدامها.

ما هي المزايا الرئيسية لاستخدام مطالبات JSON مقارنة بالمطالبات النصية؟

تحصل على تنسيقات إخراج متسقة في كل مرة، وتصبح مطالباتك عبارة عن قوالب قابلة لإعادة الاستخدام يمكنك تعديلها بسرعة، كما تتمتع بالتحكم الكامل في كيفية هيكلة المعلومات ومعالجتها.

في أي السيناريوهات يكون توجيه JSON أكثر فعالية لمهام الذكاء الاصطناعي؟

إنه مثالي للمهام المتكررة (مثل التقارير أو التحليلات)، عندما تحتاج إلى تنسيقات إخراج محددة، أو التعامل مع تعليمات معقدة ذات معلمات متعددة، أو بناء أنظمة قابلة لإعادة الاستخدام بدلاً من الطلبات لمرة واحدة.

كيف يمكنني هيكلة مطالباتي في JSON للحصول على مخرجات أفضل؟

ابدأ بإدراج جميع المتغيرات التي تحتاجها (نوع المهمة، الجمهور، المتطلبات)، ثم قم بتنظيمها في أزواج واضحة من القيمة الأساسية مثل {"task": "analysis", "focus": "customer feedback", "output": "bullet points"}.

ما هي التحديات الشائعة عند اعتماد تقنيات المطالبة JSON؟

غالبًا ما يبالغ الأشخاص في تعقيد محاولاتهم الأولى باستخدام الهياكل المتداخلة عندما تعمل أزواج القيمة والمفتاح البسيطة، أو يحاولون تحويل المهام الإبداعية إلى صيغة JSON والتي تعمل بشكل أفضل مع اللغة الطبيعية.